أفضل 15 تقنية من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لعام 2023: تحويل حياتنا نحو الأفضل!

في هذه المقالة ، سنناقش أفضل 15 تقنية من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وكيف تؤثر على حياتنا اليومية.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر يتعامل مع إنشاء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي يؤديها عادة البشر ، مثل الإدراك البصري واتخاذ القرار والتعرف على الكلام وترجمة اللغة .

وفقًا لغراي سكوت ، خبير الذكاء الاصطناعي ، "لا يوجد سبب ولا طريقة يمكن للعقل البشري من مواكبة آلة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2035."

من المتوقع أن يزداد سوق الذكاء الاصطناعي بمقدار 76.44 مليار دولار من عام 2020 إلى عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 21٪ ، وله بالفعل تأثير كبير على حياتنا اليومية ، ومن المقرر أن يغير عالمنا في السنوات القادمة.

على سبيل المثال ، يتم استخدام الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المستشفيات للمساعدة في مهام مثل تعقيم الغرف وتقديم المستلزمات الطبية ، وتستخدم العديد من الشركات بالفعل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوفير دعم العملاء.

لكن لا تقلق ، فروبوتات الذكاء الاصطناعي لا تزال غير قادرة على غسل ملابسك أو ترتيب سريرك - حتى الآن! لا تزال تقنية الذكاء الاصطناعي في مراحلها الأولى ، ولا يزال أمامها طريق طويل قبل أن تتمكن من مضاهاة قدرات البشر.

بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة مهام معينة وتقديم المساعدة ، إلا أنه لا يزال بحاجة إلى مراقبتها والإشراف عليها من قبل البشر لضمان استخدامها بطريقة مسؤولة وأخلاقية.

أفضل 15 من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لعام 2023

فيما يلي قائمة بأحدث 15 تقنية ذكاء اصطناعي تعمل على تغيير حياتنا نحو الأفضل:

1. Generative Transformer 3 (GPT-3)

GPT-3 هو نموذج متقدم لمعالجة اللغة تم تطويره بواسطة OpenAI والذي يقوم بإنشاء نصوص شبيهة بالبشر. يمكنه أداء مجموعة من المهام مثل كتابة المقالات وتأليف رسائل البريد الإلكتروني وحتى الترميز.

تم الإشادة بـ GPT-3 لقدراتها في إنشاء اللغة الطبيعية وتستخدمها الشركات لأتمتة إنشاء المحتوى ودعم العملاء.

تعتبر GPT-3 واحدة من أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها على الإطلاق ، مع تطبيقاتها المحتملة التي تتراوح من معالجة اللغة الطبيعية والترجمة الآلية إلى إنشاء المحتوى الآلي.

لقد تم الإعلان عنها على أنها اختراق في الذكاء الاصطناعي ولديها القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع أجهزة الكمبيوتر.

على سبيل المثال ، تم استخدام GPT-3 لإنشاء مساعد افتراضي يمكنه الإجابة على أسئلة العملاء بلغة طبيعية ، مما يقلل الوقت والموارد اللازمة لدعم العملاء.

3. المركبات ذاتية القيادة

المركبات ذاتية القيادة هي سيارات يمكنها قيادة نفسها دون تدخل بشري. يستخدمون أجهزة الاستشعار ونظام تحديد المواقع والذكاء الاصطناعي للتنقل على الطرق واتخاذ القرارات.

تم تعيين المركبات المستقلة لإحداث ثورة في صناعة النقل من خلال تقليل الحوادث وتحسين تدفق حركة المرور وزيادة إمكانية الوصول للأشخاص الذين لا يستطيعون القيادة.

وفقًا لأبحاث السوق المتحالفة ، من المتوقع أن ينمو سوق السيارات المستقلة العالمية من 54.23 مليار دولار أمريكي في عام 2019 إلى 556.67 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 39.47٪ .

يتم تطوير تكنولوجيا المركبات المستقلة من قبل كبرى شركات تصنيع السيارات وشركات التكنولوجيا والشركات الناشئة. تستثمر شركات مثل Tesla و Toyota و Apple بكثافة في البحث والتطوير للمركبات المستقلة.

بالإضافة إلى ذلك ، تتخذ العديد من البلدان حول العالم خطوات لإنشاء أطر قانونية وتنظيمية لاعتماد المركبات ذاتية القيادة.

على سبيل المثال ، أنشأت سنغافورة مبادرة سنغافورة للمركبات الذاتية للإشراف على تطوير تكنولوجيا المركبات المستقلة ولضمان سلامة الجمهور.

4. الروبوتات

الروبوتات هي مجال الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع إنشاء روبوتات تؤدي المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. تشمل هذه المهام أعمال خط التجميع والجراحة وحتى مكافحة الحرائق.

تستخدم الروبوتات بالفعل في صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية والزراعة. تتوقع ResearchAndMarkets أن ينمو سوق الروبوتات العالمي من 62.75 مليار دولار أمريكي في عام 2020 إلى 103.94 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 8.8٪ .

هذا النمو مدفوع بالاعتماد المتزايد للروبوتات في التطبيقات الصناعية وغير الصناعية. تعد الحاجة المتزايدة للأتمتة وتكاليف العمالة المتزايدة من العوامل الأخرى التي تدفع نمو سوق الروبوتات.

على سبيل المثال ، في قطاع الزراعة ، تُستخدم الروبوتات في مهام مثل الزراعة وإزالة الأعشاب الضارة والحصاد والتقليم ، والتي تتطلب عمالة كثيفة وتتطلب الدقة.

6. أنظمة التوصية

أنظمة التوصيات هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تحلل بيانات المستخدم لاقتراح المنتجات أو الخدمات أو المحتوى الذي قد يهتم به المستخدم.

يتم استخدام أنظمة التوصيات بالفعل من قبل مواقع التجارة الإلكترونية وخدمات البث ومنصات التواصل الاجتماعي.

وفقًا لـ Zion Market Research ، من المتوقع أن ينمو سوق محركات التوصية العالمية من 3.6 مليار دولار أمريكي في عام 2020 إلى 11.1 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 20.9٪ .

مع استمرار تحسين أنظمة التوصيات ، أصبحت ذات أهمية متزايدة للشركات للحفاظ على قدرتها التنافسية في العصر الرقمي.

من خلال تحليل أنماط شراء العملاء وتفضيلاتهم واهتماماتهم ، تكون أنظمة التوصية قادرة على تقديم توصيات مخصصة وموجهة تزيد من معدلات المشاركة والتحويل.

على سبيل المثال ، تم تصميم نظام توصية Amazon "الذي يتم شراؤه معًا بشكل متكرر" لاقتراح عناصر للعملاء قد تكون مهتمين بها بناءً على مشترياتهم السابقة.

8. التعرف على الكلام

التعرف على الكلام هو مجال الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع تمكين الآلات من التعرف على الكلام البشري وتفسيره. يتم استخدام التعرف على الكلام بالفعل في المساعدين الظاهريين ومكبرات الصوت الذكية وبرامج الإملاء.

وفقًا لشركة MarketsandMarkets ، من المتوقع أن ينمو سوق التعرف على الكلام والصوت العالمي من 7.5 مليار دولار أمريكي في عام 2020 إلى 27.16 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 23.0٪.

يتم استخدام التكنولوجيا في مجموعة متنوعة من الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والسيارات والمستهلكين والمؤسسات. كما أنه أصبح شائعًا بشكل متزايد في التعليم ، لأنه يساعد في جعل التعلم أكثر تفاعلًا وانخراطًا.

على سبيل المثال ، مكن استخدام تقنية التعرف على الصوت في الفصل الدراسي الطلاب من ممارسة التحدث بلغة أجنبية وتلقي ردود فعل فورية حول طريقة نطقهم.

9. التعلم العميق

التعلم العميق هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تمكين الآلات من التعلم والتحسين من خلال التجربة ، دون أن تكون مبرمجة بشكل واضح.

يتم استخدام التعلم العميق بالفعل في صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل.

وفقًا لـ MarketsandMarkets ، من المتوقع أن ينمو سوق التعلم العميق العالمي من 2.9 مليار دولار أمريكي في عام 2020 إلى 17.2 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 42.7٪.

هذا النمو مدفوع إلى حد كبير بالطلب المتزايد على الحلول التي تدعم الذكاء الاصطناعي والحاجة المتزايدة لتحليل البيانات في الوقت الفعلي.

بالإضافة إلى ذلك ، من المتوقع أن يؤدي ظهور شبكات 5G إلى زيادة تسريع نمو السوق.

على سبيل المثال ، تُستخدم حلول الرعاية الصحية القائمة على التعلم العميق لتشخيص أمراض مثل السرطان ومرض الزهايمر وباركنسون ، واكتشاف المخالفات في فحوصات الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي.

10. التعرف على الوجه

التعرف على الوجوه هي تقنية تمكن الآلات من التعرف على الوجوه البشرية والتعرف عليها. يتم استخدام التعرف على الوجه بالفعل في مجالات الأمن والتسويق وحتى الرعاية الصحية.

وفقًا لـ MarketsandMarkets ، من المتوقع أن ينمو سوق التعرف على الوجه العالمي من 3.2 مليار دولار أمريكي في عام 2020 إلى 8.5 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 21.3٪ .

يُعزى هذا النمو إلى الطلب المتزايد على تقنية التعرف على الوجه في مختلف القطاعات بالإضافة إلى اعتمادها المتزايد في شكل أنظمة التحكم في الوصول والمراقبة البيومترية.

بالإضافة إلى ذلك ، يعد الاستخدام المتزايد لتقنية التعرف على الوجه في إنفاذ القانون عاملاً رئيسيًا يدفع السوق.

على سبيل المثال ، تستخدم دائرة شرطة العاصمة البريطانية تقنية التعرف على الوجه لتحديد الأشخاص المطلوبين في المناطق المزدحمة من أجل الحد من الجريمة.

11. حوسبة الحافة

الحوسبة الطرفية هي تقنية تتيح معالجة البيانات وتحليلها محليًا على الجهاز ، وليس على خادم مركزي.

تُستخدم حوسبة الحافة بالفعل في صناعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع والنقل.

وفقًا لـ MarketsandMarkets ، من المتوقع أن ينمو سوق الحوسبة المتطورة العالمية من 3.6 مليار دولار أمريكي في عام 2020 إلى 15.7 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 34.1٪ .

هذا النمو مدفوع بالحاجة إلى تحليل البيانات في الوقت الفعلي ، وزيادة اعتماد أجهزة إنترنت الأشياء ، والحاجة إلى زمن انتقال منخفض وعرض نطاق ترددي مرتفع.

من المتوقع أن تحدث حوسبة الحافة ثورة في طريقة معالجة البيانات وتحليلها.

على سبيل المثال ، في الرعاية الصحية ، يمكن استخدام الحوسبة المتطورة لاكتشاف الحالات الشاذة في الصور الطبية ، مما يمكّن الأطباء من تشخيص الأمراض في الوقت الفعلي وتقديم رعاية طبية أسرع.

12. تعزيز التعلم

التعلم المعزز هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تمكين الآلات من التعلم من الملاحظات وتحسين قدراتها على اتخاذ القرار.

يتم استخدام التعلم المعزز بالفعل في صناعات مثل الألعاب والروبوتات والتمويل.

وفقًا لشركة MarketsandMarkets ، من المتوقع أن ينمو سوق التعلم المعزز العالمي من 303 مليون دولار أمريكي في عام 2020 إلى 9.9 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 75.8٪ .

يرجع هذا النمو السريع إلى زيادة الطلب على الأتمتة والحلول المبتكرة القائمة على الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات.

من المتوقع استخدام التعلم المعزز أكثر فأكثر في السنوات القادمة لإنشاء أنظمة وعمليات أكثر ذكاءً وكفاءة.

على سبيل المثال ، استفادت أمازون من التعلم المعزز لمهام مثل تحسين عمليات سلسلة التوريد وقرارات التسعير.

13. شرح الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير هو تقنية تتيح تفسير قرارات ومخرجات الذكاء الاصطناعي بطريقة يسهل على البشر فهمها.

أصبح الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ذا أهمية متزايدة حيث يتم دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار الحاسمة.

وفقًا لـ MarketsandMarkets ، من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير من 1.7 مليار دولار أمريكي في عام 2020 إلى 4.5 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 21.7٪ .

يُعزى هذا النمو إلى حد كبير إلى التركيز المتزايد على الشفافية والثقة في القرارات التي يحركها الذكاء الاصطناعي ، فضلاً عن الحاجة إلى الامتثال للوائح المختلفة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.

يؤدي الطلب المتزايد على التطبيقات الممكّنة للذكاء الاصطناعي عبر قطاعات الصناعة أيضًا إلى نمو سوق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.

على سبيل المثال ، من المتوقع أن ينمو سوق الرعاية الصحية القائم على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بسبب الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في القطاع الطبي.

14. التعلم الموحد

التعلم الموحد هو أسلوب يتيح تدريب نماذج التعلم الآلي على مصادر البيانات اللامركزية دون المساس بخصوصية البيانات.

أصبح التعلم الموحد ذا أهمية متزايدة حيث يتم إنشاء المزيد من البيانات بواسطة أجهزة إنترنت الأشياء وغيرها من المصادر.

وفقًا لـ MarketsandMarkets ، من المتوقع أن ينمو سوق التعلم الموحد العالمي من 117 مليون دولار أمريكي في عام 2020 إلى 831 مليون دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 47.8٪ .

تكتسب هذه التكنولوجيا زخمًا مع شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Microsoft و Apple. يؤدي الطلب المتزايد على خصوصية البيانات وأمانها إلى نمو سوق التعلم الموحد.

على سبيل المثال ، طورت Google نظام التعلم الموحد القائم على الذكاء الاصطناعي لتحسين التعرف على الكلام على الأجهزة المحمولة ، والذي يستخدم البيانات من الجهاز نفسه لتحسين الدقة وتقليل البيانات المرسلة إلى السحابة.

روابط سريعة:

• ما هو الذكاء الاصطناعي؟
• ما هو GPT-3 ولماذا يغير وجه الذكاء الاصطناعي؟
• أمثلة قوية للذكاء الاصطناعي قيد الاستخدام اليوم
• أين يستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم؟

الخلاصة: أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي عام 2023

في الختام ، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير حياتنا اليومية بسرعة ويؤثر على مختلف الصناعات. هذه التقنيات الخمسة عشر للذكاء الاصطناعي هي مجرد أمثلة قليلة على الابتكارات التي تشكل مستقبلنا.

من المهم النظر في تأثير هذه التقنيات على المجتمع والتأكد من تطويرها واستخدامها بطريقة أخلاقية ومسؤولة.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ، سيوفر بلا شك فرصًا وتحديات جديدة ، والأمر متروك لنا للتأكد من أننا نسخر قوته من أجل تحسين البشرية. من الأفضل أن نتأكد من عدم إنشاء روبوت نهاية العالم!

بشكل عام ، تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي ثورة في حياتنا ، ومن المتوقع أن يستمر السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في النمو بسرعة خلال السنوات القليلة المقبلة.

إنه وقت مثير للذكاء الاصطناعي ، ويمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الابتكارات والاختراقات في هذا المجال في السنوات القادمة.

من المتوقع أن تبلغ قيمة السوق العالمية للذكاء الاصطناعي ما يقرب من 2 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2030 ، ارتفاعًا من قيمتها الحالية البالغة حوالي 100 مليار دولار أمريكي .

بينما نحتضن هذه التقنيات الجديدة ، من المهم أن نتذكر أنها لا تخلو من المخاطر والتحديات.

الأمر متروك لنا للتأكد من أنه يتم تطويرها واستخدامها بطريقة تفيد المجتمع ككل مع تقليل المخاطر والعيوب المحتملة.

في حين أنه من المهم أن تكون على دراية بالمخاطر والتحديات المرتبطة بالتقنيات الجديدة ، يجب أن نتذكر أيضًا أن لديها القدرة على جلب الكثير من الخير للمجتمع.

على سبيل المثال ، يمكن أن تساعدنا التقنيات الجديدة على التواصل بشكل أكثر سهولة وكفاءة ، والتواصل مع الآخرين حول العالم ، والوصول إلى المعلومات والموارد التي يمكن أن تحسن حياتنا.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع رؤية تقدم مستمر في مجالات مثل الرعاية الصحية والنقل والتمويل والعديد من المجالات الأخرى.

إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحويل عالمنا لا حدود لها ، والأمر متروك لنا للتأكد من أننا نستخدمه بطريقة مسؤولة وأخلاقية ، لخلق عالم أفضل لأنفسنا وللأجيال القادمة.

كما كتب الفيزيائي الشهير ستيفن هوكينغ ذات مرة: "النجاح في إنشاء الذكاء الاصطناعي سيكون أكبر حدث في تاريخ البشرية. لسوء الحظ ، قد يكون أيضًا الأخير ، ما لم نتعلم كيفية تجنب المخاطر ".